## METODE MANIPULASI BASELINE UNTUK MENGATASI SENSOR DRIFT PADA SENSOR GAS UNTUK UJI DISKRIMINASI JAMU

## THE METHOD OF BASELINE MANIPULATION TO OVERCOME THE SENSOR DRIFT ON GAS SENSOR TEST FOR HERBAL DRINKS DISCRIMINATION
Dyah Kurniawati Agustika *,1 dan Kuwat Triyana 2,3
1 Jurusan Pendidikan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta
2 Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
3 Grup Riset Halal, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
*email: dyah_kurniawati@uny.ac.id

## Diterima 28 November 2016 disetujui 3 Maret 2016

## Abstrak
Sistem Sensor gas banyak digunakan untuk pendeteksian aroma. Permasalahan utama dalam sistem ini adalah  adanya  sensor  drift  yang  membuat  buruknya  reprodusibilitas  sensor.  Reprodusibilitas  sensor  dapat ditingkatkan  dengan  menerapkan  seleksi  ciri  pada  respon  luaran  sensor  dan  manipulasi  baseline.  Penelitian ini  difokuskan  untuk  menenentukan  metode  yang  dapat  mengurangi  adanya  sensor  dift  dengan  tahapan manipulasi baseline dan  memilih jenis  manipulasi baseline  yang optimal saat  sistem  sensor gas  mendeteksi tiga  jenis  jamu  yang  berbeda.  Data  yang  telah  diseleksi  ciri  kemudian  diterapkan  tiga  jenis  manipulasi baseline  yang  berbeda  (diferensial,  relatif  dan  fraksional)  dan  dimasukkan  ke  sistem  pengenalan  pola Principal  Component  Analysis  (PCA).  Dari  hasil  analisis  PCA  manipulasi  baseline  yang  meberikan  hasil optimal  adalah  diferensial  dengan  nilai  PC1  82,71%.  Hal  ini  menunjukkan  manipulasi  baseline  diferensial efektif dalam mereduksi terjadinya sensor drift.
Kata kunci: electronic nose, sensor gas, manipulasi baseline, seleksi ciri

## Abstract
Gas  sensor  system  is  widely  used  for  the  detection  of  aroma.  The  main  problem  in  this  system  is  the sensor drift that makes poor reproducibility of the sensor. The reproducibility of the sensor can be improved by  applying  the  feature  selection  of  the  sensor’s  output  response  and  baseline  manipulation.  This  research focused  on  determining  methods  that  can  reduce  the  dift  sensor  of  gas  sensor  by  using    basaeline manipulation and selecting the optimal type of baseline manipulation when gas sensor system detects three different types of herbal drinks. The data that have been feature selected were then applied to three different types of baseline manipulation (differential, relative and fractional) and inserted into the pattern recognition system,  Principal  Component  Analysis  (PCA).  From  the  analysis  of  PCA  baseline  manipulation  that  gives optimal  results  is  differential  one  with  the  value  of  PC1  82.71%.  This  shows  that  differential  baseline manipulation is effective in reducing the occurrence of sensor drift.
Keywords: electronic nose, gas sensor, baseline manipulation, feature selection

## Pendahuluan
Sistem  sensor  gas  untuk  pendeteksian  dan pengidentifikasian  aroma  diaplikasikan  dalam berbagai  bidang    industri.  Contohnya,  industri makanan  yang  menggunakan  sensor  gas  untuk menguji  kualitas  produk  makanan  dan  industri migas  yang  menggunakan  sistem  sensor  gas  untuk mengetahui  letak  tambang.  Sistem  sensor  gas  juga
digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengidentifikasi gas-gas berbahaya, pendeteksian obat-obatan ilegal dan lain sebagainya. Sistem sensor gas disebut juga electronic nose (e-nose) [1-2].
Permasalahan  dasar  pada  performa  e-nose adalah  ketidakstabilan  sensor  gas  atau  dikenal sebagai  sensor  drift.  yang  membuat  buruknya
reprodusibilitas  dari  sinyal  sensor.  Sensor  drift membuat  respons  sensor  gas  pada  sampel  acuan yang  identik  tidaklah  sama  sehingga  dibutuhkan pengkalibrasian  sensor  lebih  sering.  Ada  beberapa hal  yang  menyebabkan  terjadinya  sensor  drift. Salah  satu  contohnya  adalah  proses  yang  terjadi ketika  sensor  gas  tipe  semikondukor  oksida  logam terpapar  senyawa  sulfur  atau  asam  yang  dapat menyebabkan pengikatan senyawa pada permukaan sensor  dan  menyebabkan  berubahnya  sifat  sensor. Selain  itu,  penuaan  sensor  merupakan  salah  satu proses penyebab sensor drift. Pada penuaan sensor terjadi penurunan performa karena lunturnya bahan permukaan sensor yang menyebabkan terganggunya  sensitifitas  sensor.  Sejauh  ini,  tidak ada  sensor  kimia  yang  dibuat  tanpa  adanya  drift. Sensor drift harus diberikan perlakuan tertentu agar dapat  mencapai  data  pengukuran  yang  dapat dipercaya [3-4]. Salah satu metode untuk mengatasi adanya  sensor  drift  adalah  dengan  menggunakan manipulasi baseline dalam tahapan prapemrosesan.
E-nose  terdiri  dari  larik  sensor  gas  yang mendeteksi  adanya  gas  tertentu,  data  analog  dari sensor akan diubah menjadi data digital oleh analog to  digital  converter  (ADC)  untuk  disimpan  ke komputer dan dilakukan prapemrosesan.
Prapemrosesan  berfungsi untuk  menyiapkan  sinyal agar  dapat  dengan  mudah  diolah  oleh  mesin pengenalan pola. Tahapan akhir adalah pemrosesan data oleh sistem pengenalan pola [5] .
Tahapan  prapemrosesan  dibutuhkan  dalam sistem e-nose karena dapat membantu peningkatan klasifikasi  sistem  pengenalan  pola.  Salah  satu metode prapemrosesan adalah manipulasi baseline. Baseline  adalah  respon  sensor  terhadap  zat referensi contohnya udara bersih atau gas nitrogen. Nilai  baseline  diambil  sebelum  perekaman  data untuk sampel uji dan diharapkan sama untuk proses pengidentifikasian  lebih  lanjut,  namun  dalam kondisi  nyata  hal  ini  sulit  dicapai.  Manipulasi baseline  bertujuan  untuk  mengembalikan  sinyal respon sensor ke nilai baseline awal, karena setelah pembersihan  sensor,  nilai  baseline  mengalami pergeseran  dan  sulit  untuk  dapat  tepat  kembali  ke titik  baseline  semula.  Ada  tiga  macam  teknik manipulasi baseline yaitu:
- Diferensial, teknik ini bertujuan untuk menghilangkan  derau  tambahan  ( δ A )  yang muncul  pada  respon  sensor.  Besarnya  nilai manipulasi  baseline  diferensial  diperoleh  dari pengurangan nilai baseline (x 0 ) dari nilai luaran sensor  terhadap  suatu  sampel  (x)  yang dirumuskan sebagai
( ) ( ) 0 0 dif A A x x x x x δ δ = + − + = − (1)
- Relatif, teknik ini bertujuan menghilangkan drift multiplikatif  ( δ m )  yang  muncul  karena    faktor penuaan  sensor,    nilainya  diperoleh  dari  nilai luaran  sensor  terhadap  suatu  sampel  dibagi dengan nilai baseline
0 0 ( )(1 ) ( )
( )(1 ) ( ) m re m x x x x x δ δ + = = + (2)
- Fraksional, teknik ini berfungsi untuk menormalisasi  nilai  respon  sensor.  Besarnya diperoleh dari nilai luaran sensor terhadap suatu sampel  dikurangkan  dan  dibagi  nilai  baseline [5]:
0 0 frak x x x x − = (3)
Selain  manipulasi  baseline  pada  tahapan prapemrosesan juga  terdapat  metode  seleksi  ciri yang  berfungsi  untuk  memilih  data  yang  akan dimasukkan dalam pengenalan pola dan dimaksudkan  untuk  meningkatkan  keakurasian hasil pengenalan pola[6].
Data yang telah melalui tahapan prapemrosesan  kemudian diolah oleh  sistem pengenalan  pola.  Salah  satu  metode  pengenalan pola  adalah  principal  component  analysis  (PCA). Principal  Component  Analysis  (PCA)  merupakan teknik  representasi  data  yang  digunakan  untuk pengenalan  pola.  Teknik  ini  bertujuan  untuk menentukan apakah sampel-sampel sama atau tidak dan  dapat  dipisahkan  dalam  grup  yang  homogen. Teknik  ini  juga  dapat  menentukan  variabel  mana yang  terhubung  dan  derajat  korelasinya  [7].  PCA mentransformasikan data ke dalam  koordinat baru. Data  dari  hasil  pengamatan  terkadang  hasilnya tidak  mudah  diinterpretasi  karena  adanya  derau maupun  redundansi  data.  PCA  bertujuan  untuk mentransformasi data agar lebih mudah diinterpretasikan.  Informasi  penting  dari  data, derau  maupun  redundansi  dapat  dilihat  dari kovariannya [8].
Penelitian ini  menggunakan  e-nose  untuk mendiksriminasi tiga jenis jamu yaitu beras kencur, kunir asam dan temulawak. Fokus penelitian adalah mengatasi permasalahan sensor drift saat electronic nose digunakan untuk mendeteksi ketiga jenis jamu dengan  menggunakan  manipulasi  baseline  dan memilih jenis manipulasi baseline yang
memberikan hasil optimal dalam tahapan pengenalan pola sampel.

## Metode Penelitian
Alat  dan  Bahan.  Sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kunir  asem,  beras kencur  dan temulawak.  Sedangkan  peralatan  yang digunakan adalah electronic nose yang terdiri dari enam  sensor  metal  oksida  TGS  (Taguchi  Gas Sensor) yang terdiri dari TGS813 (sensor metana), TGS822 (sensor uap air pelarut organik), TGS825 (sensor  H 2 S),  TGS826  (sensor  NH3  dan  amino), TGS2611  (sensor  metana),  TGS2620  (sensor alkohol). Sensor-sensor ini dihubungkan ke sistem akuisisi  data  dan  berada  dalam  sebuah  ruangan yang  disebut  ruang  sensor.  Ruang  sensor  ini dilengkapi  dengan  kipas.  Ada  dua  kipas  pada ruang  sensor,  yaitu  kipas  yang  berfungsi  untuk menghisap  aroma  sampel  ke  dalam  ruang  sensor dan  kipas  yang  berfungsi  untuk  menghisap  udara bebas  ke  dalam  ruang  sensor.  Kipas  penghisap udara  bebas  berfungsi  untuk  menetralisir  aroma sampel.  Tempat  sampel  berada  di  dekat  ruang sensor dan kipas penghisap aroma sampel.
Pengambilan  dan  Pengolahan  Data.  Sensor gas  pada  e-nose  dipanaskan  selama  10  menit sebelum  digunakan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mencapai  titik  kerja  sensor.  Baseline  sensor diperoleh  dengan  memaparkan  sensor  ke  udara bebas.  Sampel  uji  diletakkan  di  ruang  sampel  dan setelah  selesai  pengujian,  sensor  dibersihkan dengan  menyalakan  kipas  yang  berfungsi  untuk menghisap  udara  bebas  ke  dalam  ruang  sensor. Data  respon  sensor  diukur  setiap  5  detik.  Untuk respon  sensor  terhadap  udara  bebas  pengambilan data  dilakukan  selama  1  menit  sehingga  diperoleh 12  titik  data.  Sedangkan  untuk  respon  sensor terhadap  sampel  uji,  pemaparan  sensor  terhadap sampel  uji  dilakukan  selama  1  menit  kemudian sampel  diambil  dari  ruang  sensor  dan  proses penurunan  sinyal  sebelum  kembali  ke  baseline memakan  waktu  20  detik  (4  titik  data)  sehingga untuk  satu  sampel  diperoleh  16  titik  data.  Proses pembersihan  dilakukan  selama  2  menit.  Diagam alir penelitian terlihat pada Gambar 1.
Data yang diperoleh dari respon luaran sensor diprapemroseskan  dengan  menggunakan  seleksi ciri  dan  manipulasi  baseline.  Manipulasi  baseline yang  digunakan  adalah  diferensial,  relatif  dan fraksional.  Selanjutnya  data  hasil  manipulasi baseline  diolah  menggunakan  sistem  pengenalan pola  PCA.  Sistem  pengenalan  pola  PCA  akan menentukan  manipulasi  baseline  manakah  yang
memberikan  hasil  optimal  dan  akan  digunakan untuk  pengolahan data selanjutnya.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Data  respon  luaran  salah  satu  sensor  dari electronic  nose  yaitu  TGS  822  pada  sampel temulawak  terlihat  pada  Gambar  2.  Gambar  ini merupakan  tipikal  respon  sensor  gas  pada  saat sensor  terpapar  udara  bebas,pengambilan  data hingga pembersihan.
Gambar 2. Respon Luaran Sensor TGS 822 pada sampel temulawak
Respon Sensor TGS822 Baseline
Respon sensor pada pembersihan sensor
Untuk mengetahui pentingnya tahapan prapemrosesan,  data  respon  luaran  sensor  tanpa melalui  tahapan  prapemrosesan  langsung  diolah dengan  menggunakan  PCA  dan  hasilnya  terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil diskriminasi PCA dari sistem e-nose tanpa prapemrosesan untuk ketiga jenis jamu .
Gambar 3 menunjukkan bahwa
kelompok/cluster  data  kunir  asem  tumpang  tindih dengan kelompok data temulawak yang menandakan  sistem  tanpa  prapemrosesan  tidak dapat  mendiskriminasi  sampel  yang  berbeda. Seharusnya  sampel  yang  berbeda  tidak  tumpang tindih  satu  dengan  yang  lainnya.  Oleh  karenanya dibutuhkan tahapan prapemrosesan. Prapemrosesan data dilakukan dengan seleksi ciri dengan memilih data  pada  titi-titik  stabil  kemudian  menerapkan manipulasi  baseline  kemudian  hasilnya  diolah dengan sistem pengenalan pola PCA.
Berdasarkan ketiga macam manipulasi baseline  akan  ditentukan  jenis  apakah  yang memberikan  hasil  diskriminasi  yang  optimal. Gambar  4  menunjukkan  data  yang  telah  diseleksi ciri dan dilakukan manipulasi baseline relatif.
Gambar 4.  Hasil diskriminasi PCA dari sistem e-nose dengan seleksi ciri dan manipulasi baseline diferensial

## untuk ketiga jenis jamu
Dari  Gambar  4  terlihat  bahwa  masing-masing kelompok sampel tidak lagi tumpang tindih dan ini menandakan  sistem  dapat  mendiskriminasi  sampel yang  berbeda.  Persen  variansi  menggambarkan
variansi  data  yang  terjadi.  Semakin  besar  persen variansi  dari  PC  ke-n,  maka  semakin  besar  pula pemisahan  yang  terjadi  antara  sampel  yang berbeda.
Nilai  persen  variansi  PC1  dan  PC2  pada Gambar  4  adalah  82,71%  dan  13,84%.  Jumlah persen variansi komponen PC1 dan PC2  mencapai 96,55%,.  Dari  gambar  terlihat  bahwa  pemisahan antara  kelompok  temulawak  dengan  beras  kencur dan  kunir  asem  cukup  lebar  hal  ini  sesuai  dengan variansi  antara  kedua  kelompok  ini  yang  besar yaitu nilai persen variansi PC1 mencapai 82,71%.
Untuk  optimasi  hasil  diskriminasi  sistem, digunakan  pula  manipulasi  baseline  lainnya  yaitu relatif  dan  fraksional.  Gambar  5  merupakan menunjukkan  data  yang  telah  diseleksi  ciri  dan dilakukan manipulasi baseline relatif dan Gambar 6 menunjukkan  hasil  olahan  manipulasi  baseline fraksional.

## Gambar 5.  Hasil diskriminasi PCA dari sistem e- nose dengan seleksi ciri dan manipulasi baseline relatif untuk ketiga jenis jamu
Gambar 6.  Hasil diskriminasi PCA dari sistem e-nose dengan seleksi ciri dan manipulasi baseline fraksional untuk ketiga jenis jamu
Untuk  baseline  relatif  nilai  persen  variansi PC1 79,87% dan PC2 15,88%, sedangkan baseline fraksional    nilai  persen  variansi  PC1  81,77%  dan PC2 13,33%.
PC1  menunjukkan  tingkat  diskriminasi  ketiga jamu, sehingga untuk menentukan jenis manipulasi baseline  mana  yang  memberikan  hasil  optimal perlu  dibandingkan  nilai  PC1  diantara  baseline
diferensial,  relatif  dan  fraksional.  Perbandingan nilai PC1 terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbanding presentase PC1 ketiga jenis manipulasi baseline No. Jenis manipulasi Baseline % PC1 1. Diferensial 82,71% 2. Relatif 79,87% 3. Fraksional 81,77%
Dari  ketiga  jenis  manipulasi  baseline  terlihat bahwa  untuk  tahapan  prapemrosesan  pada  e-nose yang  digunakan  dalam  penelitian, jenis  manipulasi baseline  diferensial  memberikan  hasil  optimal dengan  %PC1  terbesar  yaitu  82,71%  diikuti  oleh baseline fraksional dan relatif.
Manipulasi  baseline  relatif  bertujuan  untuk menghilangkan derau tambahan yang terjadi seperti munculnya  deraupada  proses  yang  terjadi  ketika sensor  gas  tipe  semikondukor  oksida  logam terpapar  senyawa  sulfur  atau  asam  yang  dapat menyebabkan pengikatan senyawa pada permukaan sensor  dan  menyebabkan  berubahnya  sifat  sensor. Besarnya  nilai  PC1  untuk  manipulasi  baseline diferensial  pada  sistem  e-nose  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  dimungkinkan  karena  derau yang  terjadi  merupakan  derau  tambahan  sehingga metode yang dipakai dapat mengeliminasi terjadinya derau tersebut.

## Simpulan
Tahapan  prapemrosesan  dapat  mempengaruhi tingkat  klasifikasi  sistem  pengenalan  pola  dalam sistem  sensor  gas.  Pada  penelitian  ini  tahapan prapemrosesan  yang  berupa  seleksi  ciri  dan manipulasi baseline mampu meningkatkan performa  sistem  pengenalan  pola  sehingga  dapat mendiskriminasi  tiga  sampel  yang  berbeda.  Dari hasil analisa, manipulasi baseline yang memberikan  hasil  optimal  adalah  manipulasi baseline  diferensial  hal  ini  disebabkan  derau  dari sensor gas yang digunakan dalam penelitian adalah derau tambahan.

## Pustaka
[1]  Polikar  R.,  Shinar  R.,  Honavar  V.,  Udpa  L., Porter, M.D., “Detection And Identification Of Odorants Using An Electronic Nose”, Acoustics,  Speech,  and  Signal  Processing, 2001.  Proceedings.  (ICASSP  '01).  IEEE
International  Conference  on  Environment  and Engineering
[2] Jun Z., Yu.X.L, Wei W., Zhu Z. Wei Zi., Wu X.,  2009  “Determination  Freshwater  Fish Freshness  with  Gas  Sensor  Array”.  IEEE World  Congress  on  Computer  Science  and Information Engineering.
[3] Haugen  J.E.,  Tomic  O.,  Kvaal  K.,  2000,  A calibration  method  for  handling  the  temporal drift  of  solid  state  gas-sensors,  Analytica Chimica  Acta,  Volume  407,  Issues  1-2, Elsevier Science
[4] Tomic  O.,  Ulmer  H.,  Haugen  J.E.,  2002, Standardization methods for handling instrument  related  signal  shift  in  gas-sensor array  measurement  data,  Analytica  Chimica Acta,  Volume  472,  Issues  1-2,  Elsevier Science,
[5] Schiffman,  S.S.,  Gutierrez-Osuna,  R.,  Nagle, H.  T.,  Kermani,  B.,  2003,  Handbook  of Machine  Olfaction,  WILEY-VCH  Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.
[6]  Guyon,  I.,  dan  E.  Andre.  2007,  “An Introduction  to  Feature  Extraction”,  Volume 207 of the series Studies in Fuzziness and Soft Computing pp 1-25
[7]  Mallikarjunan  P.,  Irudayaraj,  J.  and  Reh,  C. 2008, Nondestructive Testing of Food Quality, Blackwell Publishing Professional USA
[8]  Shlens,  J.  2009,  A  Tutorial  on  Principal Component  Analysis,  New  York  University, New York